Adottare l'intelligenza artificiale agentiva? Sviluppare la fluidità dell'intelligenza artificiale, riprogettare i flussi di lavoro, non trascurare la supervisione

L'ecosistema lavorativo come lo conosciamo sta per cambiare, con gli agenti – la " prossima frontiera dell'IA generativa " – destinati a migliorare in modo permanente il processo decisionale umano. All'inizio dell'anno, il sondaggio globale BCG AI Radar ha rilevato che due terzi delle aziende stanno già esplorando l'utilizzo di agenti di IA.

Ci stiamo avvicinando a una nuova normalità in cui i sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare i nostri stimoli in linguaggio naturale e prendere decisioni in modo autonomo, proprio come un dipendente responsabile. Hanno il potenziale per fornire soluzioni a casi d'uso altamente complessi in diversi settori e ambiti aziendali, assumendosi la responsabilità di attività ad alta intensità di lavoro o di analisi qualitative e quantitative. Ma non lasciatevi distrarre dai pensatori distopici: esseri umani e macchine possono avere una relazione simbiotica .

L'IA agentica potrebbe agire come un assistente virtuale competente, analizzando i dati, lavorando su più piattaforme, imparando dai processi e producendo insight o previsioni in tempo reale. Tuttavia, analogamente all'inserimento di nuove reclute, gli agenti di IA richiedono test, formazione e guida considerevoli prima di poter operare efficacemente. Pertanto, gli esseri umani fungeranno da custodi, probabilmente svolgendo un ruolo di supervisione. Ad esempio, dobbiamo garantire l'adesione a un quadro di governance centrale, mantenere standard etici e di sicurezza, promuovere una risposta proattiva al rischio e allineare le decisioni con gli obiettivi strategici aziendali più ampi.

I sistemi di intelligenza artificiale sono soggetti a errori e abusi, il che giustifica la necessità di meccanismi di controllo "human-in-the-loop". Questa responsabilità umana per i sistemi agenti è necessaria per bilanciare l'autonomia con la mitigazione del rischio. Quindi, come possono le organizzazioni decidere come utilizzare questi meccanismi e quali framework collaborativi implementare? Come fondatore di un'azienda di trasformazione digitale e sviluppo prodotti basata sull'intelligenza artificiale che aiuta le aziende a innovare, automatizzare e scalare, ecco una breve guida.

L'aggiornamento professionale in ambito di intelligenza artificiale è ancora ampiamente sottovalutato nelle organizzazioni. Sapevi che meno di un terzo delle aziende ha formato anche solo un quarto del proprio personale all'utilizzo dell'intelligenza artificiale? Come possono i dirigenti aspettarsi che i dipendenti si sentano motivati ​​a utilizzare l'intelligenza artificiale se la formazione non viene presentata come una priorità?

Mantenere una forza lavoro agile e competente è fondamentale, promuovendo una cultura aziendale che accolga il cambiamento tecnologico. In questo senso, la collaborazione di squadra potrebbe concretizzarsi in una formazione regolare sull'IA agentica, evidenziandone i punti di forza e di debolezza e concentrandosi su collaborazioni di successo tra uomo e IA. Per le aziende più consolidate, i corsi di formazione basati sui ruoli potrebbero insegnare ai dipendenti con diverse mansioni e ruoli a utilizzare l'IA generativa in modo appropriato .

I dirigenti dovrebbero assicurarsi che sia in atto un meccanismo di feedback per ottimizzare questa collaborazione tra uomo e IA. Facendo partecipare attivamente i dipendenti all'identificazione e alla mitigazione degli errori, possono sviluppare un atteggiamento di apprezzamento verso le tecnologie in evoluzione, comprendendo al contempo l'importanza dell'apprendimento continuo.

La padronanza dell'IA deriva anche dalla collaborazione tra reparti e specialisti; ad esempio, tra ingegneri, specialisti di IA e sviluppatori. Devono condividere conoscenze e preoccupazioni per integrare efficacemente l'IA agentica nei flussi di lavoro. Affinché la vostra forza lavoro si senta pienamente responsabile, è necessario un cambiamento di mentalità: non dobbiamo competere con l'IA, noi (e le nostre capacità cognitive) ci stiamo evolvendo con essa.

Secondo un recente sondaggio McKinsey , la riprogettazione dei flussi di lavoro nell'implementazione dell'intelligenza artificiale generativa ha avuto l'impatto più significativo sull'utile ante interessi e imposte (EBIT) nelle organizzazioni di tutte le dimensioni. In altre parole: il vero valore dell'intelligenza artificiale si ottiene quando le aziende riorganizzano il proprio modo di operare.

Ad esempio, i dirigenti delle aziende che hanno generato con successo un valore significativo dai progetti di IA spesso adottano un approccio piuttosto mirato. I vicepresidenti di prodotto o di ingegneria di solito si concentrano su un numero limitato di iniziative chiave di IA in un dato momento, anziché distribuire le risorse in modo dispersivo. La strategia prevede un impegno costante nell'aggiornamento delle competenze, nonché una revisione completa dei processi aziendali principali e un'aggressiva scalabilità, mantenendo un'attenzione costante alle performance finanziarie e operative.

Sebbene le macchine non possano essere lasciate completamente incustodite e gli esseri umani non possano rimanere al passo con l'elaborazione dei dati in tempo reale, la costante collaborazione tra esseri umani e IA potrebbe non essere la soluzione a tutto quando si riprogettano i flussi di lavoro. I ricercatori del MIT Center for Collective Intelligence, ad esempio, hanno scoperto che a volte una combinazione è più efficace; o a volte, solo gli esseri umani – o solo l'IA – da soli . I coautori hanno riscontrato una chiara divisione del lavoro: gli esseri umani eccellono nei sottocompiti che richiedono "comprensione contestuale e intelligenza emotiva", mentre i sistemi di IA prosperano quando i sottocompiti sono "ripetitivi, ad alto volume o basati sui dati".

Sebbene l'IA di generazione non influisca in modo significativo sulle dimensioni della forza lavoro delle organizzazioni nel breve termine, dovremmo comunque aspettarci un'evoluzione dei ruoli e delle responsabilità. Ad esempio, dalle operazioni di servizio e sviluppo prodotti alle posizioni di etica dell'IA e convalida dei modelli di IA.

Affinché questo cambiamento si realizzi con successo, il coinvolgimento dei dirigenti è fondamentale. I dirigenti senior necessitano di una strategia aziendale chiaramente definita, che includa un team dedicato a guidare l'adozione dell'IA di generazione. Abbiamo visto che quando i dirigenti senior delegano l'integrazione dell'IA esclusivamente ai team IT o di tecnologia digitale, il contesto aziendale può essere trascurato. Pertanto, i leader aziendali devono essere coinvolti più attivamente; ad esempio, possono ricoprire ruoli come la supervisione della governance dell'IA per garantire l'allineamento etico e strategico.

In fase di reclutamento, i leader aziendali dovrebbero cercare candidati che: 1) siano abili nel testare i bias dei modelli per garantire l'accuratezza e l'identificazione dei problemi nelle fasi iniziali dello sviluppo dell'IA; e 2) abbiano esperienza nella collaborazione interdipartimentale, per garantire che le soluzioni di IA soddisfino tutte le esigenze del team. Se sei un Senior Vice President o un CTO e non sai da dove iniziare, potresti aver bisogno di un partner strategico per accedere a talenti di qualità. Questa è la posta in gioco per sviluppare prodotti tecnologici di livello enterprise basati sull'IA per ridurre i rischi nell'adozione dell'IA.

Guardando al futuro, le organizzazioni di successo saranno definite dalla loro capacità di presentare una visione di un ambiente di lavoro in cui esseri umani e IA collaborano. I leader devono dare priorità alla creazione di framework collaborativi che sfruttino i punti di forza dell'IA, potenziando al contempo la creatività e il giudizio umano.

Imran Aftab è co-fondatore e CEO di 10Pearls .